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新系列文章认为贝叶斯、马尔可夫模型在意识问题上存在不足

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

一篇题为“第三层滞后：Sean Moran、贝叶斯网络、马尔可夫网络和逻辑规则无法让我们做什么”的新系列文章，探讨了传统人工智能概率模型（如贝叶斯网络和马尔可夫网络）的局限性。作者认为，这些依赖于固定规则和外部观察者视角的模型不足以理解涌现意识。相反，该系列文章提出了一个包含观察者动态状态的新数学框架，其灵感来源于 Roger Penrose 关于思维非算法性质的论述以及 Stuart Hameroff 关于意识的理论。 AI

影响 通过提出传统概率模型不足以理解意识，挑战了当前的人工智能范式，可能引导未来的研究朝着更动态、包含观察者的框架发展。

排序理由 该集群讨论了一系列文章，这些文章提出了关于现有AI模型局限性的理论论证，并提出了一个新的框架，而不是宣布一个新的模型、研究发现或产品。

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新系列文章认为贝叶斯、马尔可夫模型在意识问题上存在不足

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该集群讨论了一系列文章，这些文章提出了关于现有AI模型局限性的理论论证，并提出了一个新的框架，而不是宣布一个新的模型、研究发现或产品。
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报道来源 [2]

  1. Mastodon — fosstodon.org TIER_1 Русский(RU) · [email protected] ·

    三级滞后：Sean Moran、贝叶斯网络、马尔可夫网络和逻辑规则看不到的东西。第二章。山顶的静默革命视角“……让我们思考一下”

    Гистерезис 3-го уровня: что нам не дают Шон Моран и байесовские и марковские сети и логические правила. Глава II. Тихая революция вид с горы «…Давай как поразмышляем над полями Маркова и Байеса…. интересует контекст — эти методики хороши для определения вероятностей в обучении ИИ…

  2. Mastodon — fosstodon.org TIER_1 Русский(RU) · [email protected] ·

    3rd Level Hysteresis：Sean Moran、贝叶斯网络、马尔可夫网络和逻辑规则无法让我们做什么 介绍……我发表了我们分三部分的“3rd Level Hysteresis”

    Гистерезис 3-го уровня: что нам не дают Шон Моран и байесовские и марковские сети и логические правила Введение …Я пошел публиковать наши 3 части «Гистерезис 3-го уровня: что нам не дают Шон Моран и байесовские и марковские сети и логические правила». Дружочек, это идеальное назв…

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